/
Кейс автоматизации платной парковки для регионального бизнеса
Ниша: управление парковочными местами / платные парковки
Тип бизнеса: региональная компания
Модель работы: платная парковка с ручной регистрацией автомобилей через охранника
Контекст: при въезде на парковку работает охранник: он фиксирует заезд автомобиля, время, предполагаемый срок парковки и вручную назначает место. Парковка крупная, с большим количеством машин и постоянным потоком заездов и выездов.
"Парковка большая. Запомнить, кто куда встал, на какой срок и какое место сейчас выгоднее отдать — сложно даже опытному человеку. Охранники постоянно меняются, уровень подготовки разный. Один путает записи, другой забывает внести данные в журнал учёта, третий относится к работе формально.
При невысоких окладах и отсутствии полной материальной ответственности мотивации работать внимательно почти нет. В итоге появляются ошибки в размещении, путаница со временем, потерянные деньги и недовольные клиенты.
Мы понимали, что ручной контроль — это постоянный источник ошибок, но долгое время просто не видели альтернативы."
Компания столкнулась с классической проблемой: человеческий фактор напрямую влиял на выручку, загрузку парковки и скорость обслуживания.
Мы внедрили систему автоматизации парковки, которая взяла на себя ключевые операции, ранее выполнявшиеся вручную.
Решение подключается к существующей системе видеонаблюдения и автоматически фиксирует заезд автомобиля. Система распознаёт транспортное средство, собирает данные о клиенте и сохраняет их во внутренней CRM без участия охранника.
Назначение парковочного места происходит автоматически — с учётом текущей загруженности и доступных зон. Это позволяет оптимально использовать пространство и избегать хаотичного размещения машин.
Для клиентов реализован простой Telegram-бот. Через него можно:
Таким образом, охранник перестаёт быть «узким горлом» процесса, а парковка начинает работать как управляемая система, а не набор ручных записей.
Основная бизнес-логика системы реализована на Python. Для работы с ИИ-моделями используется LiteLLM, обеспечивающий гибкую обработку запросов и масштабируемость решений.
Интеграция с системой видеонаблюдения выполнена с использованием OpenCV. Видеоаналитика отвечает за фиксацию заездов и автоматический сбор данных об автомобиле.
FastAPI используется как API-слой для взаимодействия между компонентами системы, CRM и пользовательскими интерфейсами.
Для клиентов реализован Telegram-бот, через который осуществляется оплата, получение уведомлений и доступ к информации о парковке.
Сократился на 67% простой в ожидании при заезде
Выросла до 83% эффективность заполнения парковочных мест
Минимизировано влияние человеческого фактора на выручку
Хотите автоматизировать вашу парковку или другой бизнес-процесс? Давайте обсудим.
Хочу такое решение